如何在plotly中添加多个带循环的形状

Question

我使用 plotly 包在 python 上显示动态财务图表。但是，我没有设法使用 for 循环将所有关键点线放在一张图表上。这是我的代码：

fig.update_layout(
    for i in range(0,len(data)):
        shapes=[
            go.layout.Shape(
            type="rect",
            x0=data['Date'][i],
            y0=data['Max_alt'][i],
            x1='2019-12-31',
            y1=data['Max_ust'][i],
            fillcolor="LightSkyBlue",
            opacity=0.5,
            layer="below",
            line_width=0)])
fig.show()

我有一个像下面这样的数据。它是基于时间序列的 EURUSD 平价金融数据集。我为 Local Min 和 Max 计算了两个约束。我想根据每个 Min_alt / Min_ust 和 Max_alt / Max_range 绘制矩形形状。我可以像下图那样只绘制一个日期，但是我没有设法在同一个绘图图中显示所有范围。

这是示例数据集。

这是添加行的解决方案：

import datetime

colors = ["LightSkyBlue", "RoyalBlue", "forestgreen", "lightseagreen"]
ply_shapes = {}
for i in range(0, len(data1)):
    ply_shapes['shape_' + str(i)]=go.layout.Shape(type="rect",
                                                    x0=data1['Date'][i].strftime('%Y-%m-%d'),
                                                    y0=data1['Max_alt'][i],
                                                    x1='2019-12-31',
                                                    y1=data1['Max_ust'][i],
                                                    fillcolor="LightSkyBlue",
                                                    opacity=0.5,
                                                    layer="below"
                                                )
lst_shapes=list(ply_shapes.values())
fig1.update_layout(shapes=lst_shapes)
fig1.show()

但是，我仍然有问题要向这些行添加跟踪。我的意思是文本属性。

这是我的代码：

add_trace = {}
for i in range(0, len(data1)):
    add_trace['scatter_' + str(i)] =  go.Scatter(
                        x=['2019-12-31'],
                        y=[data1['Max_ust'][i]],
                        text=[str(data['Max_Label'][i])],
                        mode="text")

lst_trace = list(add_trace.values())

fig2=go.Figure(lst_trace)
fig2.show()

Answer 1

答案：

要完全控制您插入的每个形状，您可以遵循以下逻辑：

fig = go.Figure()

#[...] data, traces and such

ply_shapes = {}
    for i in range(1, len(df)):
    ply_shapes['shape_' + str(i)]=go.layout.Shape()

lst_shapes=list(ply_shapes.values())
fig.update_layout(shapes=lst_shapes)
fig.show()

细节：

我不是 100% 确定您的目标是在这里做什么，但以下建议将从字面上回答您的问题：

如何在plotly中添加多个带循环的形状？

然后，您必须弄清楚有关以下方面的详细信息：

设法将我所有的关键点放在一张图表上

阴谋：

情节本身很可能不是您要查找的内容，但是由于出于某种原因，您正在按 data 的长度添加情节for i in range(0,len(data)，因此我这样做了：

代码：

此代码段将展示如何使用 for 循环处理所有所需的轨迹和形状：

# Imports
import pandas as pd
#import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
#from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot

# data, random sample to illustrate stocks
np.random.seed(12345)
rows = 20
x = pd.Series(np.random.randn(rows),index=pd.date_range('1/1/2020', periods=rows)).cumsum()
y = pd.Series(x-np.random.randn(rows)*5,index=pd.date_range('1/1/2020', periods=rows))
df = pd.concat([y,x], axis = 1)
df.columns = ['StockA', 'StockB']

# lines
df['keyPoints1']=np.random.randint(-5,5,len(df))
df['keyPoints2']=df['keyPoints1']*-1

# plotly traces
fig = go.Figure()
stocks = ['StockA', 'StockB']
df[stocks].tail()

traces = {}
for i in range(0, len(stocks)):
    traces['trace_' + str(i)]=go.Scatter(x=df.index,
                                         y=df[stocks[i]].values,
                                         name=stocks[i])
data=list(traces.values())  
fig=go.Figure(data)

# shapes update
colors = ["LightSkyBlue", "RoyalBlue", "forestgreen", "lightseagreen"]
ply_shapes = {}
for i in range(1, len(df)):
    ply_shapes['shape_' + str(i)]=go.layout.Shape(type="line",
                                                    x0=df.index[i-1],
                                                    y0=df['keyPoints1'].iloc[i-1],
                                                    x1=df.index[i],
                                                    y1=df['keyPoints2'].iloc[i-1],
                                                    line=dict(
                                                        color=np.random.choice(colors,1)[0],
                                                        width=30),
                                                    opacity=0.5,
                                                    layer="below"
                                                )
lst_shapes=list(ply_shapes.values())
fig.update_layout(shapes=lst_shapes)
fig.show()